Дисперсионный анализ (ANOVA – analysis of variance) – статистический метод изучения взаимосвязи. Применяется для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных на одну зависимую количественную переменную. В основе дисперсионного анализа лежит предположение, что одни переменные могут рассматриваться как причины (независимые переменные), а другие как следствия (зависимые переменные или отклики). Независимые переменные в дисперсионном анализе называют факторами, поскольку в ходе эксперимента исследователь может изменять их значения и анализировать получаемый результат зависимой количественной переменной.
Основная цель дисперсионного анализа – исследовать значимость различия между средними значениями зависимой количественной переменной по группам фактора. Достигается это с помощью разложения общей дисперсии зависимой переменной на составляющие: дисперсию за счет разбиения на группы (межгрупповая дисперсия) и дисперсию за счет остальных факторов (внутригрупповая дисперсия). Анализируя эти компоненты дисперсии можно оценить долю воздействия каждого фактора на зависимую переменную. Отдельная задача дисперсионного анализа – выявить, за счет каких именно групп идет различие средних значений зависимой переменной.
Различают разные модели дисперсионного анализа. В зависимости от числа факторов могут быть однофакторные и многофакторные дисперсионные модели. В зависимости от числа наблюдений в исследуемых группах различают сбалансированные и несбалансированные модели дисперсионного анализа. В зависимости от числа зависимых переменных различают одномерные и многомерные модели. По природе факторов различают детерминированные, случайные и смешанные модели. В зависимости от того зависимы или независимы выборки, образуемые категориями фактора, выделяют дисперсионные модели с независимыми измерениями и дисперсионный анализ с повторными измерениями.
Кроме того, выделяют параметрические методы дисперсионного анализа, а также непараметрический дисперсионный анализ: критерий Крускала-Уоллиса и критерий Джонкхиера-Терпстры для независимых выборок, критерий Фридмана и критерий Пейджа для повторных измерений.
Когда помимо категориальных факторов в модель вводятся количественные независимые переменные, модель называется ковариационным анализом.
Области применения дисперсионного анализа весьма обширны. Дисперсионный анализ применяется в планировании эксперимента в управлении производством и в ряде областей экономических, социологических, медико-биологических исследований.
Вам может быть интересно ...
Онлайн курс "Углубленные методы статистического анализа данных в IBM SPSS Statistics"